本文首先会简单介绍下前端的常见缓存方式，再引入Service Worker的概念，针对其原理和如何运用进行介绍。然后基于google推出的第三方库Workbox，在产品中进行运用实践，并对其原理进行简要剖析。
作者：刘放
编辑：Ein
先简单介绍一下现有的前端缓存技术方案，主要分为http缓存和浏览器缓存。
http缓存都是第二次请求时开始的，这也是个老生常谈的话题了。无非也是那几个http头的问题：
HTTP1.0的内容，服务器使用Expires头来告诉Web客户端它可以使用当前副本，直到指定的时间为止。
HTTP1.1引入了Cathe-Control，它使用max-age指定资源被缓存多久，主要是解决了Expires一个重大的缺陷，就是它设置的是一个固定的时间点，客户端时间和服务端时间可能有误差。 所以一般会把两个头都带上，这种缓存称为强缓存，表现形式为：
出品/ 有道智云 编辑/ Ryan 来源：有道技术团队（ID：youdaotech）
跨端技术众多，为何选择 Flutter？它能带来哪些优势，有哪些缺点？
先看看具体的工程效果：
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//v.qq.com/txp/iframe/player.html%3Fvid%3Dz316221rmve
web 端效果体验：
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//test-pupilmath.youdao.com/pupil-flutter-test/web/%23/
无论如何，原生的运行效率毋庸置疑是最高的，但是从工程工作量的角度来对比的话，特别是快速试错和业务扩展阶段，Flutter 是目前为止比较推荐的利器。
作者/ 韩虹莹
编辑/ Ein
首先谈谈我理解的推荐系统。
如果说推荐系统的定义是什么，每本书每篇文章说的都不太一样，协同过滤1992年就已经有了，三十年里无数大佬分析了个性化推荐的缘起和意义，世界已经不需要多一个人的见解。但是，当所有人都说一件事情是正确的时候，我们也要想清楚它为什么是正确的。
如果你问我推荐系统是什么，我会告诉你，是信息到人的精准分发。那么为什么在这个时代推荐系统才应运而生？古人不会需要信息精准分发，车马信息都很慢，古人学富五车不过现在一个书包的信息量；唯有现在人才需要信息精准分发，信息太多时间太少，乱花渐欲迷人眼，所以我们需要一个智能的系统，帮助你过来过滤信息，所以推荐系统是人和信息的桥梁。
当然，正如罗马不是一天建成的一样，在互联网上搭个桥也是要演进的，最开始是个小木桥——门户网站，用分类导航分发了信息；后来演化到了石板桥——搜索引擎，人可以更精准的找信息；逐步的信息太多了，要变成信息找人，在这个过程中，无论是信息的消费者，还是信息的生产者，都遇到了不曾预见的困难，信息消费者找不到信息了，信息生产者无法让自己的信息展现在消费者眼前，有痛点就有需求，有需求就有产品，于是推荐系统作为一个产品，恰到好处又必然的到来。凯文凯利在《必然》里，把这个趋势称为“过滤”：
进行过滤是必然的，因为我们在不停地制造新东西。而在我们将要制造的新东西中，首要的一点就是创造新的方式来过滤信息和个性化定制，以突显我们之间的差异。
人如何和信息相处，推荐系统既不是起点，恐怕也不会是终局，但它已经是当前人们对于处理信息所能做的最好的实践了。
在近期举行的Interspeech 2021会议上，主办方开展了“非母语儿童语音识别”的特别会议，并发布专项数据集用于算法评测竞赛，旨在推动非母语儿童语音识别技术的研究。此次竞赛共分为4个细分赛道，网易有道ASR团队斩获其中2项冠军与1项亚军。
Interspeech是由国际语音通讯协会（International Speech Communication Association, ISCA）创办的顶级旗舰国际会议，作为全球最大的综合性语音信号处理领域的科技盛会，历届Interspeech会议都备受全球各地语音语言领域人士的广泛关注
当前，自动语音识别（ASR）技术已经在很多场景中得到实际应用，但当应用于特定类型的人群（例如非母语人群和儿童等）的语音数据时，效果仍有较大的可提升空间。
有道写作浏览器扩展作为一款为网页增加英文语法批改的辅助工具，允许用户在任意网页上绝大部分的富文本编辑器、多行文本输入框中编辑英文文本，可实时得到批改结果反馈，并自行接受建议自动修改，实现完美写作。
来源/ 有道技术团队公众号
作者/ 李靖雯
编辑/ 刘振宇
有道写作服务是有道出品的写作智能批改产品，为用户提供优质的作文拼写、语法、样式方面的批改服务。有道写作不仅仅支持浏览器扩展形式，还支持在其他平台使用：例如有道词典 APP-作文批改、Web 在线端、Word 插件、PC 词典内。欢迎各位体验。
微信
新浪微博
有道云笔记
上一页